python如何实现类似matlab的小波滤波？

T=wpdec(y,5,'db40');

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%信号y进行波包解层数5T波树plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树

%以下为滤波程序（主要调节参数c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %采样频率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波。

关于小波软硬阈值折中法去躁的python编程，什么结果都没出？请求帮助

Sum = (1.0 / float(N)) * Sum，我猜这个你应该是在那个循环里面的吧，感觉上是想做个均值，之后给他们相加？你这个写的是相成，要是那个N很大的话出来结果就会变成(1/N)^i很小但是sum也是i次方。--- 没看过公式感觉也有可能是对的，之后我看了以下你问的问题，说 的是什么结果也没有出，我看了一下，无论是plt还是print你都么有对结果进行现显示a ,没有缩进看着是真的蛋疼.

Python的pywavelet如何实现 matlab的小波算法系数重构的信号，matlab算法如下

pywt.waverec(coeffs, wavelet, mode='symmetric', axis=-1)

It may sometimes be desired to run waverec with some sets of coefficients omitted. This can best be done by setting the corresponding arrays to zero arrays of matching shape and dtype. Explicitly removing list entries or setting them to None is not supported.

Specifically, to ignore detail coefficients at level 2, one could do:

coeffs[-2] = np.zeros_like(coeffs[-2])

##################################################################

coeffs=pywt.wavedec(data_current,'db6',level=3)

for i in range(1,4):

coeffs[i] = np.zeros_like(coeffs[i])

A3 = pywt.waverec(coeffs, 'db6')

Python函数pywt问题

楼上算一个方法，不过还有更简单的。。---importosos.system("pythonfilename")--注：filename最好是全路径+文件名，python在环境变量中（linux就没这个问题了）